Como aumentar a força de vendas com o uso do Big Data Analytics?

Força de vendas não é exatamente um sinônimo para equipe comercial, mas, sim, um modelo otimizado e de alta performance capaz de gerar resultados mais consistentes e em curto prazo nas negociações realizadas.

Para isso, é preciso potencializar os conhecimentos dos membros dos times, dar informações estratégicas sobre o mercado, produtos e clientes, assim como também orientá-los a usar tais dados a favor da conversão do negócio.

Nesse sentido, o uso do Big Data Analytics desponta como uma das ferramentas mais eficientes para potencializar a força de vendas. Quer saber quais as suas contribuições estratégicas? Confira no post a seguir.

O que é o Big Data Analytics?

O Big Data pode ser considerado o conjunto de dados estruturados e não estruturados de uma empresa que cresce a cada momento. Seja nos processos internos, informações sobre o mercado ou interações com os clientes, tudo é armazenado e fica disponível para futuras análises.

O Big Data Analytics, portanto, tem como foco a exploração inteligente e complexa desses dados, gerando conhecimento estratégico e estudo de tendências do mercado que podem criar novas oportunidades de investimentos.

É preciso entender que o Big Data possui uma característica que torna sua exploração complexa e quase impossível de ser executada manualmente dentro de um tempo hábil para o uso da informação extraída. Em outras palavras, apenas a inteligência artificial consegue cruzar seus dados de forma complexa e ágil.

Como é o seu funcionamento?

Os dados de um Big Data podem ser organizados em:

• Social Data, que reúnem dados sobre o comportamento das pessoas, como elas interagem com a empresa, suas atividades nas redes sociais etc.;
• Enterprise Data, que compreendem os dados do negócio, como informações sobre seus processos internos, finanças do negócio, estoque, canais de vendas etc.;
• Personal Data, que envolvem as informações que o uso pessoal de gadgets como os smartphones podem produzir, como é o caso da geolocalização, por exemplo.

Na análise e interação entre esses dados, é possível identificar lógicas, padrões e cenários possíveis para diferentes tomadas de ações estratégicas.

Qual sua importância para os negócios?

Segundo a pesquisa Big Data Executive 2017 realizada pela NVP, 54,8% das empresas participantes tentam monetizar seu Big Data otimizando as análises de vendas e suas respectivas abordagens. Desse montante, 32,8% relatam sucesso com a estratégia.

Apesar de não ser uma unanimidade, ou, pelo menos a maioria, em mercados competitivos esse grupo minoritário pode significar os principais concorrentes do setor, ou seja, aqueles que disputam as melhores e maiores fatias de clientes.

Então, como não investir na ferramenta? Entre suas funcionalidades para o negócio, também podemos mencionar:

Identificação de tendências

Analisando os dados de um negócio, é possível identificar, de forma antecipada, acontecimentos que podem influenciar o sucesso dos negócios.

É o caso do aumento da procura por determinado produto, ou o crescimento do pedido de suporte para algum serviço depois de certo período. Tais padrões podem garantir, por exemplo, que a empresa crie estoques mais eficientes ou desenvolva soluções que agreguem qualidade ao que já está sendo ofertado.

Redução de custos

Os dados não só podem ser monetizados, como também utilizados para promover reduções de custos, como é o caso da gestão de estoque otimizada com as informações de consumo dos clientes.

Além disso, a automação na busca e análise de dados estratégicos também garantem contratações mais assertivas na contratação de novos talentos humanos.

Isso porque, com base em dados qualificados que definem o perfil dos candidatos, é possível realizar uma pesquisa mais ágil e eficiente, o que, de forma prática, diminui os custos decorrentes da alta rotatividade de funcionários.

Agilidade na tomada de decisão

Os negócios já usavam as estatísticas de seus negócios para tomarem decisões, mas, além de demoradas, os cruzamentos de dados possíveis eram complexos demais para serem realizados.

Com o Big Data Analytics, tais informações são rapidamente geradas e seu uso não fica limitado aos cargos gerenciais, mas a todos os setores do negócio, inclusive a força de vendas.

Como ele pode potencializar a força de vendas?

Aliás, falando especificamente sobre ela, o Big Data Analytics traz importantes ganhos para suas atribuições e resultados comerciais, tais como:

Melhoria da segmentação do público-alvo

Como base nos dados analisados por tal ferramenta, os segmentos do público-alvo são mais facilmente identificados, assim como seus comportamentos e necessidades.

Entendido quais são os diferenciais que eles valorizam, e, até mesmo, seus comportamentos e futuras necessidades, a empresa pode se antecipar a concorrência e surpreender seus clientes com ofertas personalizadas e relevantes para suas demandas.

Gerenciamento de oportunidades

Alguns processos comerciais, especialmente aqueles do mercado B2B, são mais longos e exigem o gerenciamento da oportunidade.

Ela, na maioria das vezes, inicia ainda na prospecção do cliente pela área de marketing ou indicação de outros clientes, e vai sendo fortalecida de acordo com a régua de relacionamento desenvolvida pelo negócio.

Tais ações devem ser registradas em sistemas de gerenciamento de clientes, que, aliás, são uma das fontes mais ricas para o Big Data, e, depois, utilizadas para identificar as abordagens mais adequadas para cada ocasião e necessidade.

Abordagem personalizada

Citando as abordagens especificamente, é preciso entender que a força de vendas atua em diferentes etapas da conversão de um potencial cliente e consumidor, começando pelas listas segmentadas pelo marketing, até o pós-venda.

Tais listas, quando voltadas para a prospecção, podem ser fundamentadas nas informações que o Big Data Analytics trazem de dados externos, como: nome do responsável, setor em que trabalha, características da empresa como a quantidade de funcionários, números de franquias ou filiais, faturamento, processos judiciais e notícias relacionadas ao seu mercado ou gestão.

Em cada interação, seja prospecção, seja relacionamento, o potencial cliente estará em um diferente momento de seu processo decisório, o que significa dizer que ele precisará de abordagens específicas para cada momento, e, claro, de acordo com seu perfil.

Com o Big Data Analytics, esse nível de personalização estratégica é possível. São suas soluções, inclusive, que permitem que e-commerces sugiram produtos que outros clientes com perfis similares tenham se interessado.

Usando os dados classificados como Personal Data, é possível usar a geolocalização de um cliente para ofertar produtos de uma loja próxima a ele.

Mensuração de resultados

Como o Big Data Analytics também usa dos dados do negócio para suas análises, a mensuração dos resultados de campanhas e das ações da força de vendas também podem usar utilizadas em sua gestão.

Dessa maneira, bons desempenhos podem ser repetidos e ações que não tenham gerado o retorno esperado, melhoradas.

As atuações individuais dos vendedores também podem ser estudadas, corrigidas ou replicadas para os demais. Ou seja, com base nas análises de performance, a força de vendas pode ser ainda mais potencializada.

Qual sua relação com o uso da ferramenta Data Broker Global?

O Big Data Analytics apura as informações de eventos que já ocorreram e transforma em inteligência para o negócio, o que, para a força de vendas, significa, entre outras coisas, a correção de suas rotas e estratégias.

Mas, além do estudo sobre as ações realizadas, outras informações ainda podem tornar a força de vendas ainda mais eficiente, aqueles produzidos pela Data Broker Global.

Tratam-se de informações e análises do mercado de atuação e seus consumidores, o que é uma ótima solução para melhorar as ações de prospecção.

Dessa maneira, a força de vendas tem sua performance otimizada em todo o processo comercial, da prospecção de potenciais negócios até o pós-vendas.

Quer saber onde ter acesso a esses tipos de ferramentas para seu negócio? Conheça os diferenciais do ITB aqui.

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